Architettura del sottosotto rispetto alla teoria del controllo percettivo

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Sono una nuova persona nel campo dell'IA e devo ricercare e confrontare due diverse architetture per una tesi che sto scrivendo.

Prima di urlare (thread per i compiti), ho letto su questi due argomenti solo per scoprire che mi sto confondendo di più .. per prima cosa vorrei iniziare affermando brevemente ciò che so finora.

Subsumption si basa sul fatto che gli obiettivi di un sistema sono diversi per quanto riguarda la sofisticazione, quindi richiede che vengano aggiunti come layers , ogni strato può sopprimere (modificare) il comando degli strati sottostanti, e ci sono inibitori per fermare i segnali dall'esecuzione, diciamo.

PCT sottolinea il fatto che ci sono nodi per gestire i cambiamenti ambientali ( feedback negativo ), quindi gli input provenienti da un ambiente vanno attraverso un nodo comparatore e quindi un'azione generata da quel nodo, HPCT o (Hierarchical PCT) si basa sull'annidamento di questi cicli l'uno dentro l'altro, quindi un piccolo ciclo per evitare l'arresto anomalo verrebbe annidato in un ciclo più sofisticato che si rivolge a una determinata posizione per esempio.

Le mie domande, sto ottenendo questo nel modo giusto? mi manca qualche comprensione critica su questi due modelli? anche qualche idea in cui posso trovare spiegazioni semplificate per ciascuna teoria (finora ho faticato a cercare di capire i documenti di Google studioso).

Modifica

  • Il risultato accettabile sarebbe quello di confrontare e contrastare la sussunzione con PCT come strutture di controllo alternative nella robotica basata sul comportamento.

  • Gli esperimenti verranno eseguiti sul robot Mindstorm NXT 2.0 e l'implementazione verrà eseguita utilizzando PureData.

  • Non sto cercando un comportamento complesso, ma solo diversi modelli che dimostreranno funzionalità di PCT e di sottomissioni e presenteranno punti deboli e punti di forza su ciascun approccio.

  • Per quanto riguarda gli altri punti "rwong" menzionati, non credo che facciano parte del mio ambito di ricerca.

il mio obiettivo principale qui è quello di comprendere pienamente i concetti in quanto questa è la mia fase critica per implementare una soluzione completamente corretta che consenta il confronto

    
posta ymg 30.06.2013 - 00:26
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1 risposta

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Sì, hai il concetto di base per entrambi corretto. E come hai trovato, sono molto simili. In un certo senso, è possibile considerare PCT una particolare implementazione di Subsumption. Quindi, ecco una rapida ripartizione delle loro somiglianze e differenze:

Somiglianze:

  • Avere nodi o livelli che tipicamente cercano di realizzare un'attività. Nel caso di un robot, questo compito può essere evitato dall'ostacolo. Con PCT, il tuo design usa esplicitamente un feedback negativo (es. Massimizza la distanza da altri oggetti).
  • I livelli / nodi di livello più basso sono in genere collegati direttamente a un sensore (su un robot).
  • I livelli / i livelli di livello superiore hanno generalmente input da un livello inferiore (s) e potenzialmente da un altro sensore. Pensa al tuo comportamento: il tuo robot vuole muoversi E deve evitare ostacoli. Dato che con l'evitamento di ostacoli semplice, c'è sempre qualcosa da evitare, vagare deve integrare l'immediatezza relativa dell'ostacolo all'ostacolo con l'obiettivo di esplorazione più alto. L'approccio di feedback negativo a wander (un semplice esempio per scopi PCT) potrebbe essere quello di massimizzare la somma delle differenze di posizione e delle costanti di selezione del titolo che consentono alla posizione di crescere più rapidamente della direzione.

Differenze:

  • PCT praticamente ti chiede di progettare esplicitamente un comportamento di feedback negativo.
  • Il sottomissione può richiedere più informazioni dai livelli a valle per il processo decisionale (sì, ho bisogno di evitare un ostacolo ma l'ostacolo è proprio accanto a me oa 100 piedi di distanza?)
  • Probabilmente potresti scrivere una singola funzione di trasferimento che combina tutte le gerarchie di PCT e fare una normale analisi del sistema di controllo (stabilità, controllabilità, ecc.), la flessibilità di sussunzione sui tuoi livelli può rendere più difficile dal momento che puoi combinare algoritmi su come ognuno compie i suoi obiettivi
risposta data 09.10.2013 - 00:28
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